癫痫发作预测
参考资料中的原始数据集包含 5 个不同的文件夹，每个文件夹有 100 个文件，每个文件代表一个主题/人。每个文件是 23.6 秒的大脑活动记录。相应的时间序列被采样成 4097 个数据点。每个数据点都是不同时间点的脑电…
基本信息
资源简介
癫痫发作预测
【一句话概览】
该数据集包含 5 个文件夹，每个文件夹 100 个文件，共 500 名受试者，每份记录为 23.6 秒脑活动，采样为 4097 个数据点。每 4097 个点被划分并打乱为 23 个块，每块 178 个点、时长 1 秒，共得到 11500 条信息，每条含 178 个数据点，最后一列为标签 y，取值 1 至 5，分别对应癫痫发作活动、肿瘤区域 EEG、健康区域 EEG、闭眼和睁眼。仅 1 级受试者有癫痫发作，其余均无。多数作者采用 1 类与其余的二元分类（来源 opendatalab.org.cn）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Epilepsy seizure prediction》。
【数据内容】
源站原始描述：参考资料中的原始数据集包含 5 个不同的文件夹，每个文件夹有 100 个文件，每个文件代表一个主题/人。每个文件是 23.6 秒的大脑活动记录。相应的时间序列被采样成 4097 个数据点。每个数据点都是不同时间点的脑电图记录值。所以我们总共有 500 个人，每个人在 23.5 秒内有 4097 个数据点。我们将每 4097 个数据点划分并打乱成 23 个块，每个块包含 178 个数据点，时间为 1 秒，每个数据点是不同时间点的 EEG 记录值。所以现在我们有 23 x 500 = 11500 条信息（行），每条信息包含 178 个数据点，持续 1 秒（列），最后一列代表标签 y {1,2,3,4,5}。第 179 列中的响应变量为 y，解释变量 X1、X2、...、X178 y 包含 178 维输入向量的类别。特别是 {1, 2, 3, 4, 5} 中的 y：5 - 睁眼，表示当他们记录大脑的 EEG 信号时，患者睁眼 4 - 闭眼，表示当他们记录 EEG 信号时患者闭上眼睛 3 - 是的，他们确定了肿瘤区域在大脑中的位置，并记录了健康大脑区域的 EEG 活动 2 - 他们记录了肿瘤所…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：参考资料中的原始数据集包含 5 个不同的文件夹，每个文件夹有 100 个文件，每个文件代表一个主题/人。每个文件是 23.6 秒的大脑活动记录。相应的时间序列被采样成 4097 个数据点。每个数据点都是不同时间点的脑电图记录值。所以我们总共有 500 个人，每个人在 23.5 秒内有 4097 个数据点。我们将每 4097 个数据点划分并打乱成 23 个块，每个块包含 178 个数据点，时间为 1 秒，每个数据点是不同时间点的 EEG 记录值。所以现在我们有 23 x 500 = 11500 条信息（行），每条信息包含 178 个数据点，持续 1 秒（列），最后一列代表标签 y {1,2,3,4,5}。第 179 列中的响应变量为 y，解释变量 X1、X2、...、X178 y 包含 178 维输入向量的类别。特别是 {1, 2, 3, 4, 5} 中的 y：5 - 睁眼，表示当他们记录大脑的 EEG 信号时，患者睁眼 4 - 闭眼，表示当他们记录 EEG 信号时患者闭上眼睛 3 - 是的，他们确定了肿瘤区域在大脑中的位置，并记录了健康大脑区域的 EEG 活动 2 - 他们记录了肿瘤所在区域的 EEG 1 - 记录癫痫发作活动 属于第 2、3、4 和 5 级的所有受试者都是没有癫痫发作的受试者。只有 1 级的受试者有癫痫发作。我们创建此数据版本的动机是通过创建数据的 .csv 版本来简化对数据的访问。虽然有 5 类，但大多数作者已经进行了二元分类，即 1 类（癫痫发作）与其余的。
【主题与分类】
主题标签：癫痫预测、EEG、脑电图、癫痫发作、时间序列、分类。
【适用方向】
时序数据适用于疾病进展预测、生理信号监测与事件发生的时序建模。
【获取与许可】
源站页面：https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/Epilepsy_seizure_prediction
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
需登录公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/Epilepsy_seizure_prediction
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集包含来自500名受试者的脑电图（EEG）时间序列记录，每位受试者提供23.6秒的脑电活动数据，采样为4097个数据点。数据被划分为11500个样本，每个样本包含178个EEG数据点（1秒时长），并标记为5类：癫痫发作活动、肿瘤区域EEG、健康区域EEG（肿瘤确认）、闭眼和睁眼。常用于癫痫发作的二元分类预测任务。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
